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논문 기본 정보

자료유형
학술저널
저자정보
강현석 (대전고등학교) 김홍기 (충남대학교)
저널정보
한국통계학회 응용통계연구 응용통계연구 제33권 제5호
발행연도
2020.10
수록면
527 - 540 (14page)

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이 논문의 연구 히스토리 (3)

2021

경험적 영향함수와 표본영향함수 간 차이 보정의 t통계량으로의 확장
강현석 ,  김홍기 응용통계연구 2021.12 학술저널

2020

경험적 영향함수와 표본영향함수의 차이 및 보정에 관한 연구
강현석 ,  김홍기 응용통계연구 2020.10 학술저널
t통계량에 대한 경험적 영향함수와 표본영향함수의 차이 및 보정에 관한 연구
강현석 통계학과 2020.01 학위논문

초록· 키워드

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이상치에 대한 적절한 선별과 배제없이 모든 데이터를 종합적으로 분석하게 되는 경우 데이터 분석을 통해 얻은 결과의 신뢰성과 해석의 일반성에 치명적인 위협을 받을 수 있다. 따라서 데이터의 분석 과정에서 이러한 이상치를 판별하고, 이상치가 통계량, 통계적 모형에 어떠한 영향을 주는 지에 대한 분석은 매우 중요한 일이라 할 수 있다. Hampel이 영향함수를 활용하여 이상치를 판별할 수 있는 방법을 소개한 이후, 이상치를 판별하기 위한 방법론으로 영향함수가 폭넓게 활용되어 왔다. 영향함수에는 경험적 영향함수와 표본영향함수가 있으며, 경험적 영향함수를 활용해 표본영향함수를 근사 추론하여 하나의 관측값이 제거되었을 때 통계량에 미치는 영향을 예측하는 방법론이 주로 활용되었다. 본 연구에서는 표본평균, 표본분산, 표본표준편차의 표본영향함수 유도를 통해 경험적 영향함수와 표본영향함수의 차이를 살펴 본다. 또한 경험적 영향함수로 표본영향함수를 근사하는 과정에서 발생하는 오차를 줄이기 위해 경험적 영향함수의 보정으로 표본영향함수를 근사 추론하는 방법을 제안하고, 모의실험을 통해 제안한 추론 방법의 타당성을 확인한다.
#influence function #outlier #empirical influence function #sample influence function영향함수 #이상치 #경험적 영향함수 #표본영향함수

목차

Abstract
1. 서론
2. 영향함수
3. 표본영향함수의 유도
4. 모의실험을 통한 경험적 영향함수와 표본영향함수의 관계 확인
5. 실제 자료 분석 과정에의 적용
6. 결론
References
요약

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